단일 AI의 한계를 넘다: 코디네이터-워커 패턴으로 세무 계산 정확도 확보
정답 425만원에 "1,000만원"이라고 답하던 AI가, 코디네이터-워커 패턴 적용 후 "425만원"을 일관되게 답하게 되었습니다. 이 글은 제로백(Zero100) AI 빌더톤에서 CrewX를 활용해 양도소득세 계산 시스템을 구축한 경험을 바탕으로 작성되었습니다.
이 글이 도움될 분:
- LLM의 계산 오류에 지친 개발자
- 멀티 에이전트 시스템을 처음 구축하려는 분
- LangGraph/AutoGen이 복잡하게 느껴지는 분
프로젝트 배경
이 프로젝트는 제로백(Zero100) AI 빌더톤에서 시작되었습니다.
저는 한국에서 실제로 활동 중인 현직 세무사와 팀을 이뤄 프로젝트를 진행했습니다. 세무사님은 양도소득세 계산의 복잡한 실무 로직과 예외 케이스를 알려주셨고, 저는 CrewX를 활용해 이를 멀티 에이전트 시스템으로 구현했습니다.
처음에는 단일 AI 에이전트로 시도했지만, 결과가 매번 달라지는 문제에 부딪혔습니다. 그러다 3개의 전문 에이전트로 역할을 분리하자, 같은 팀원들도 놀랄 정도로 정확도가 올라갔습니다.
"이제 만원 단위까지 같아요! 이게 되네?" — 팀원 반응
이 글은 그 과정에서 배운 **"분업이 정확도를 높인다"**는 핵심 인사이트를 공유합니다.
TL;DR
| 항목 | 단일 에이전트 | 코디네이터-워커 패턴 |
|---|---|---|
| 정확도 | 최선의 경우 421만원 (정답 425만원) | 만원 단위까지 정확 (425만원) |
| 오답 확률 | 20~30%는 터무니없는 오답 (예: 1,000만원) | 거의 없음 |
| 결과 재현성 | 매번 달라짐 (70~80% 수준) | 99% 일관된 결과 |
| 디버깅 | 어디서 틀렸는지 모름 | 단계별 추적 가능 |
문제: 단일 에이전트의 한계
양도소득세 계산은 복잡합니다:
- 취득가액, 양도가액, 필요경비 추출
- 장기보유특별공제 적용
- 세율 계산 및 최종 세액 산출
단일 AI에게 이 모든 것을 맡겼더니:
❌ 문제 1: 정보 혼동
- 취득가액과 양도가액을 헷갈림
- 여러 서류에서 숫자를 잘못 매칭
❌ 문제 2: 연산 오류
- LLM이 직접 계산하면 1원 단위가 틀림
- 복잡한 공제 계산에서 실수 발생
❌ 문제 3: 결과 불일치
- 같은 질문에도 매번 다른 답변
- 신뢰할 수 없는 결과물
해결책: 코디네이터-워커 패턴 기반 3개 전문 에이전트
아키텍처: 코디네이터-워커 패턴
1. Coordinator (코디네이터)
- 역할: 전체 워크플로우를 조율하고 워커 에이전트에게 작업 위임
- 핵심 원칙: 직접 계산하지 않음, 조율만 담당
- 담당 업무:
- 서류 파일 개수 검증
- 적절한 워커 에이전트에게 작업 위임
- 워커들로부터 받은 최종 결과 조합
2. Worker Agent: Extractor (워커: 추출기)
- 역할: 비정형 데이터 → 정형 JSON 변환
- 핵심 원칙: 판단하지 않음 (눈에 보이는 것만 추출)
- 담당 업무:
- 이미지/PDF에서 숫자 추출
- 항목별 분류 (취득가액, 양도가액 등)
- JSON 형식으로 출력
3. Worker Agent: Calculator (워커: 계산기)
- 역할: 정확한 세금 계산
- 핵심 원칙: LLM의 환각 배제, 코드로 계산
- 담당 업무:
calculator.js함수 호출- 1원 단위까지 정확한 연산
- 계산 근거 명시
결과: 정확도와 재현성 확보
정답: 양도세 425만원인 케이스
Before (단일 에이전트)
1차 시도: 421만원 ← 최선의 경우 (4만원 오차)
2차 시도: 438만원 ← 다른 결과
3차 시도: 1,000만원 ← 터무니없는 오답 (20~30% 확률로 발생)
- 70~80%만 어느 정도 근접한 답변
- 20~30%는 완전히 빗나간 오답
- 매번 다른 결과 → 신뢰 불가
After (코디네이터-워커 패턴)
1차 시도: 425만원 ← 정답
2차 시도: 425만원 ← 동일
3차 시도: 427만원 ← 가끔 2만원 오차
- 99% 일관된 결과
- 만원 단위까지 정확
- 터무니없는 오답 거의 사라짐
핵심 인사이트: 코디네이터-워커 패턴과 전문화된 워커 에이전트로 안정성과 정확도가 비약적으로 향상되었습니다.
CrewX를 선택한 이유
핵심: 3일 만에 코디네이터-워커 프로토타입 완성
코디네이터-워커 패턴 프로토타입이 단 3일 만에 나왔습니다.
이게 CrewX의 진짜 위력입니다:
- Day 1: "코디네이터-워커 패턴으로 정확도가 올라갈까?" 아이디어 검증 시작
- Day 2: Coordinator와 Worker 에이전트(Extractor, Calculator) 구성 + Skills 연결
- Day 3: Slack에서 테스트 → "이거 되네!" 확인
3일이면 "될까 안될까"를 알 수 있습니다. 안 되면 다른 방법을 시도하면 되고, 되면 그걸 발전시키면 됩니다. 이 빠른 실험 사이클이 결국 성공으로 이어졌습니다.
LangGraph로 같은 걸 만들었다면?
솔직히 3일 만에 프로토타입? 불가능에 가깝습니다.
Day 1: LangChain 문서 읽기... 그래프 이론 이해하기...
Day 2: Tool 스키마 정의... Pydantic 에러...
Day 3: 아직 첫 번째 에이전트도 안 돌아감
Day 4-7: 겨우 단일 에이전트 작동
Day 8-14: 코디네이터-워커 패턴 구현... 상태 관리 복잡...
Day 15+: 서버 배포... Docker 설정... API 엔드포인트...
2주 지나서야 "될까 안될까"를 알 수 있습니다. 그때 안 되면? 2주를 날린 거죠.
전체 개발 기간: 3주 만에 프로덕션 수준 달성
이 프로젝트는 제로백 빌더톤 3주 동안 완성했습니다:
- Week 1: 아이디어 검증 + 코디네이터-워커 프로토타입 (3일) + 피드백 반영
- Week 2: Skills 고도화 + Slack Bot 연동 + 세무사님 테스트
- Week 3: 정확도 튜닝 + 발표 준비
CrewX 덕분에 첫 주에 이미 "이거 된다"를 확인하고, 남은 2주는 완성도를 높이는 데 집중할 수 있었습니다.
CrewX Skills: Tool Call의 혁신
LangGraph에서 Tool Call을 구현하려면:
# LangGraph: Tool 정의만 해도 이렇게 복잡
from langchain.tools import tool
from pydantic import BaseModel, Field
class TaxCalculatorInput(BaseModel):
acquisition_price: int = Field(description="취득가액")
transfer_price: int = Field(description="양도가액")
holding_years: int = Field(description="보유 기간")
# ... 수십 개의 필드 정의
@tool
def calculate_tax(input: TaxCalculatorInput) -> dict:
# 복잡한 계산 로직...
# 에러 핸들링...
# API 서버에 배포...
pass
# 그래프에 연결하는 코드...
# 에러 핸들링 레이어...
# 재시도 로직...
CrewX Skills는 마크다운 파일 하나로 끝:
# skills/tax-calculator/SKILL.md
---
name: tax-calculator
description: 양도소득세 계산 스킬
---
## 사용법
calculator.js의 함수를 호출하여 정확한 세금을 계산합니다.
LLM이 직접 계산하지 말고, 반드시 이 스킬을 사용하세요.
// skills/tax-calculator/calculator.js
function calculateTax(acquisitionPrice, transferPrice, holdingYears) {
// 1원 단위까지 정확한 계산
return result;
}
끝. 서버 배포 없이, 로컬에서 바로 테스트하고 Slack으로 즉시 연동.
개발 시간 비교
| 항목 | LangGraph | CrewX |
|---|---|---|
| Tool/Skill 하나 추가 | 반나절~1일 (스키마, 에러처리, 배포) | 30분 (마크다운 + JS) |
| 프로토타입 | 2~4주 | 2~3일 |
| 프로덕션 수준 | 1~3개월 | 1~2주 |
| 수정 후 테스트 | Docker 리빌드 대기... | 즉시 (로컬 실행) |
학습 곡선 비교
| 항목 | LangGraph | CrewX |
|---|---|---|
| 대상 | 전문 개발자 (Python 필수) | 비개발자도 가능 |
| 선행 지식 | LangChain + 그래프 이론 + 상태 관리 | YAML 문법만 |
| 초기 진입 | 1~2주 학습 필요 | 30분 튜토리얼 |
| 프로덕션 숙련 | 2~3개월 | 1~2주 |
| 디버깅 | 추상화 레이어 때문에 어려움 | 단계별 추적 가능 |
실제로 이 프로젝트에서 세무사님도 Slack에서 직접 에이전트를 테스트하고 피드백을 주셨습니다. LangGraph였다면 "코드 수정해서 다시 배포해주세요"라고 요청해야 했겠죠.
API 비용 비교
| 시나리오 | LangGraph (직접 API 호출) | CrewX (기존 구독 활용) |
|---|---|---|
| 월 100회 사용 | $50~150/월 (API 비용) | $0 추가 비용 |
| 월 1,000회 사용 | $500~1,500/월 | $0 추가 비용 |
| Claude Code 구독 | - | 이미 보유한 구독 그대로 |
핵심 차이점:
- LangGraph: API 키 발급 → 사용량 비용 증가 → 서버 배포 필요
- CrewX: 기존 Claude Code/Gemini 구독 그대로 → 추가 비용 없음 → 로컬에서 바로 실행
CrewX의 핵심 가치
1. 기존 구독 활용 (BYOA: Bring Your Own AI)
# 이미 갖고 있는 AI 구독을 그대로 사용
crewx q "@claude:sonnet 양도세 계산해줘"
crewx q "@gemini:flash 서류 검토해줘"
2. 30분 만에 멀티 에이전트 구축
# 1. 설치
npm install -g crewx
# 2. 설정 (crewx.yaml 작성)
crewx init
# 3. 바로 사용
crewx q "@coordinator 양도세 계산 시작"
3. Slack 팀 협업 즉시 가능
crewx slack --log
# Slack 채널에서 @coordinator, @extractor 등 바로 호출
마무리: 코디네이터-워커 패턴이 정확도를 높인다
핵심 교훈
- 단일 에이전트의 한계: 모든 것을 한 AI에게 맡기면 정보 혼동과 연산 오류 발생
- 코디네이터-워커 패턴의 힘: 전담 코디네이터와 전문화된 워커 에이전트로 정확도와 재현성 향상
- 도구 선택의 중요성: LangGraph는 강력하지만 학습 곡선이 가파르고 추가 비용 발생
CrewX를 선택해야 하는 이유
- 빠른 개발: YAML 설정만으로 멀티 에이전트 시스템 구축
- 비용 절감: 기존 AI 구독(Claude Code, Gemini) 그대로 활용
- 낮은 진입 장벽: 30분 튜토리얼로 시작 가능
- 팀 협업: Slack 통합으로 즉시 협업 가능
지금 시작하기
5분 안에 첫 멀티 에이전트 시스템을 만들어보세요.
# 1. 설치
npm install -g crewx
# 2. 초기화
crewx init
# 3. 에이전트 확인
crewx agent ls
# 4. 바로 사용
crewx q "@claude 안녕하세요"
더 알아보기:
Coming Soon: CrewX Cloud
"YAML로 만든 에이전트를 프로덕션에 배포하고 싶다면?"
2026년 3분기, CrewX Cloud가 출시됩니다.
# 로컬에서 완성한 에이전트를 한 줄로 배포
crewx deploy -c crewx.yaml
# 끝. API 엔드포인트가 자동으로 생성됩니다.
# https://api.crewx.dev/agents/coordinator
더 이상 Docker, AWS, API Gateway 설정에 시간 낭비하지 마세요.
YAML로 에이전트를 정의하고 → 로컬에서 테스트하고 → crewx deploy 한 줄로 프로덕션 배포.
지금 CrewX로 시작하시면, Cloud 출시 때 바로 배포할 수 있습니다.
이 글은 제로백(Zero100) AI 빌더톤에서 CrewX를 활용해 양도소득세 계산 시스템을 구축한 경험을 바탕으로 작성되었습니다. 실제로 현직 세무사와 협업하여 만원 단위까지 정확한 계산과 99% 일관된 결과를 달성했습니다.